三维化学属于什么概念(地球化学三维演化功能的实现)

地球化学三维演化功能的实现

（一）实现思路地球化学三维演化功能主要是通过不同元素的演化曲线，解决不同时段的格网（离散）数据的三维再现，同时可对将来进行预测预警。为实现地球化学三维动态演化，在VB6.0可视化开发环境下，注册在VisualStudio.net...

一维二维三维都是什么？

1.一维空间是一条线而不是一个点,一维空间只有长度,没有宽度,一维物体是一个无限长和无限细的物体,没有宽度这个概念,只有长度概念二维空间是一个平面,只有高度和宽度,没有高度概念,或者说二维空间是一个平面,可以是无限大的平面但是没有厚度,无限薄.三维空间是有长宽高的,是立体的.2.他们的定义就是长,宽,高这三个单位,最基本的一维只有长,有了宽就是二维,有了高就是三维.高纬度空间是由低纬度叠加成的,无线长无线细的一维经过叠加有了宽度形成了二维,无限薄的二维经过叠加有了厚度形成了三维,三维物体在时间牵引下形成了无数的不同变化,就是四维空间了.3.时间为什么算维度?这个问题首先要告诉你,高维度的东西往往能包含数量极大的低维度的东西,比如平面能够包含无数直线,而三维的物体即便是一截小小的烟丝滤嘴,展开成屏幕后的面积也是很大的,三维物体包含的二维物体相对于二维物体包含的一维物体更多.而这些展开的平面又包含了更多的直线.所以高纬度的物体不但能包含所有比它纬度低的东西,而且维度越高,包含的物质量越大,是呈几何速度增长的.所以时间也算一维的原因是:真正意义上的三维空间是不存在时间的,也就是说,真正的三维空间的一切都是静止的,就好比电脑中的三维模型,如果你不自己设置各种变化参数,它是永远不变的.这样的话,在加入了时间这一维度后,三维空间会随着时间变化产生无数变化,有了时间,发生了化学变化,创造了新物质,出现了生命,创造了文明,这些都是时间漫漫孕育而出的,所以这也能解释了四维空间对于三维空间包含物质量更多的原因.这也说明了时间为什么是一个维度:有了时间轴,三维物体会在时间轴的影响下不断变化,而不是永恒静止的至于你说用笔画点的问题,因为你的笔,你的笔包括你自己所处的是四维空间,笔是三维物体,所以它造成的不是真正意义上的一维(而且一维也不是点,而是线,但是你划线同样是三维的),包括你说的纸这些,这些东西都是三维的,严格意义上没人说他是二维的,纸这些只是某一单位稍小一些的三维物体,你不可能在高纬度空间找到真正的低纬度物体(包括在四维空间中,任何三维物体都必须受时间影响,而不是三维空间的永恒不变).真正的三维空间,二维空间和一维空间都是属于确实证明可以存在,但是我们无法到达的,因为只有低纬度物体能进入高纬度,高纬度无法进入低纬度,只能在低纬度上有投影,比如人作为三维物体能在地面上投出一个平面的影子,而实际上影子就是我们进入了二维空间,因为,影子的厚度?这个你考虑过吗?影子可能就是实实在在的二维啊!

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3D技术是什么概念?

简单的说就是虚拟三维技术。它是利用计算机的运算达到视觉、听觉等方面立体效果的一种技术。从图象学的角度来看三维不再是平面，而改为立体的。所说的“伪3d”是靠多面贴图来完成的。利用3d技术直接做出的是3d影像是非实体...

百度计算生物研究登上Nature子刊！将3D结构引入分子表征，结果超越斯坦福MIT，已落地制*领域

百度新研究，登上了Nature子刊。

科技公司卷到学术圈顶刊上不算稀奇。

但这次有点不同寻常。

研究领域与生物领域直接相关，接收该论文的期刊NatureMachineIntelligence（NMI），影响因子达到了16.649。

除了专业度保障，研究的实验结果也超越MIT斯坦福。

而且更关键的在于，跟后者大部分“产学研”模式不同。

百度是实打实自己***搞出来的——

作者全部来自螺旋桨PaddleHelix，百度生物计算团队。

嗯，还是可复现的那种，目前GitHub上已经开源了完整代码（地址可在文末获取）。

研究人员表示，相关部分项目已经实现了商业化落地。

来看看究竟是一项什么样的研究。

此次百度聚焦的研究，是小分子化合物性质预测。

简单来说，通过小分子结构来预测其性质，帮助*物研发的早期探索，从而解决该领域成本高、时间长、成功率低等难题。

小分子*物结构有良好的空间分散性，其化学性质也更有助于成*，因此相较于大分子*物（蛋白质、核酸等）在*物研发上更有优势。市场上大部分*物也属于小分子*物。

但即便有先天优势，面临的特殊挑战也不小。

最大的挑战，莫过于小分子的筛选空间实在是太大了。

早前Nature一篇研究表明，小分子*物研发筛选数量在10的60次方。

什么概念呢？作者形容，“比太阳系的原子数量还要多”。

要在这样一个庞大「小分子宇宙」中寻求合适的候选*物，高效准确的化合物表征就起到关键作用。

基于这样的背景下，研究团队此次的研究提出了几何增强型的分子表征方法，简称GEM。

这个方法主要包含两个部分：基于空间结构的图神经网络GNN、以及多个几何级别的自监督学习。

不难看出，本次研究的亮点在于空间、几何。

据介绍，这是业界首次将空间结构引入到化合物建模当中。

之所以这样强调，跟他们要解决的问题不无关系，那就是让AI也能理解小分子的3D结构。

个中原因，需要从现有表征方式说起。

目前研究主要有两种表征方式：基于序列的一维表征和基于图形的表征。

一个以字符串作为输入，利用序列模型比如RNN和Transformer来学习分子表征，但存在一些明显的*限性，比如字符串语法难以理解，两个相邻的原子在文本序列上可能相距甚远；字符串的一个小变化可能导致分子结构的大变化。

另一个则与今天的研究相关——GNN建模，以图作为输入，每个原子是一个节点，每个化学键是一个边。

嗯，就跟化学书那样式儿的。

但多数研究只停留分子的二维信息，忽略了三维空间结构。

这也不难理解，毕竟要想准确获得分子的三维结构信息其实并不容易。

要是所选描述三维结构的参数一旦不理想，其性能可能上述两种表征方法更糟，还将面临鲁棒性不足和预测性能不理想等问题。

但即便如此，三维结构信息却很关键，因为往往决定了分子的物理化学性质及生物活性的不同。

最典型的例子，就是高中学的同分异构体。

以二氯乙烯为例，它就有顺反式结构，因为几何结构不同，导致二者的水溶性不同。

还有像顺铂和反铂（二氯二氨合铂），顺铂是一种流行的抗癌*物；但反铂有***却没有抗癌活性。

既然如此，那就来看看这项研究是如何解决的。

首先来看图神经网络，本次研究人员提出了一种GeoGNN。每个分子的输入包含两个图，可同时模拟原子、键和键角的影响。

第一个图，即二维结构图，也叫做原子-化学键图，仍以原子为节点，键为边。

第二个图，化学键-键角图，则是以键视作节点，键角视作边。

GeoGNN经过多轮迭代学习原子和键的表征向量，为了连接两个图，化学键作为每一轮迭代中图G和图H的桥梁进行信息互通。

最后通过汇集原子表征得到分子表征，用来化合物性质预测。

为了更好的学习分子空间知识，除了以几何信息作为输入，进一步地，研究团队设计了多项自监督学习任务。

比如，预测化学键的长度、化学键组成的键角、两两原子之间的距离。

其中，键长和键角描述化合物的*部结构，两两原子之间的距离更关注化合物的全*结构。

*部结构的，就随机挑选某个原子中心（图中的N）的子图进行遮盖，预测化学键的键长和之间的键角。

全*结构的，则是预测原子距离矩阵中的元素。

预训练过程中，团队从一个公开数据集Zinc1522中，抽取2000万个未标记的分子来训练GeoGNN。

其中90%的分子用来训练，其余分子进行测试。

最终结果显示，在当前公认化合物性质预测数据集MoleculeNet21的15个基准数据集中，与现有方法比较，得到了14个SOTA结果。

其中，像与***性相关的数据集tox21、toxcast，以及HIV病***数据集，GEM的表现比其他模型要好，比如腾讯的GROVER、斯坦福的PretrainGNN以及MIT的D-MPNN等。

总体而言，百度的GEM模型，在回归任务上相对现在方法提升8.8%，在分类任务上相对提升4.7%。

可以看到，在回归数据集上的结果比分类数据集上的改进更大。团队猜测，因为回归数据集的重点是预测量子化学和物理化学特性，而这与分子几何结构高度相关。

进一步地，团队研究了GeoGNN在没有预训练的情况下，在回归数据集上的表现有何影响。

结果与现有的GNN架构比较，其中包含常用GNN架构、结合三维分子几何的架构以及分子表征架构。

与以往最优结果相比，总体改进7.9%。

此外，在自监督学习方法上的消融实验也证明了基于空间结构的自监督学习方法的有效性。

该项目已经在GItHub上开源。

据介绍，除了在学术期刊亮相外，研究团队透露，这项研究在*物研发领域已经实现商业化落地，在合作伙伴的早期*物筛选管线上得到应用。

未来，这项技术还有更多可预见的应用价值，比如像化合物成*性预测、小分子的*物筛选、*物联用等具体场景。

再拓展一点，没准儿在蛋白质、核酸等领域，也能构建基于大分子的表征模型，有助于更多*物研发。

事实上，百度这次在Nature子刊上的亮相，带来计算生物领域的新进展。

情理之外，却是意料之中。

不为大多数人所知道的是，百度在计算生物上的探索，其实早已开启。

早在2018年，百度就正式启动了计算生物方向的研究。

著名的RNA二级结构开源算法LinearFold，将新冠预测从原来的55分钟提速至27秒（接近120倍），就是百度的研究成果之一。

2020年12月，百度正式将自己研究的一系列生物计算相关技术进行了集成，发布了螺旋桨（PaddleHelix）。

这是一个囊括了各种各样“AI+计算生物”开源工具的生物计算平台，基于百度飞桨框架开发，可以被用于*物研发、疫苗设计和精准医疗等领域。

而这次的研究，正是来自百度螺旋桨团队。

在发表这项研究之前，螺旋桨团队就已经在包括像KDD、NeurIPS、IEEEBIBM等顶会上发表过不少“AI+生物”的研究成果。

例如，一篇用采用多任务学习训练ML模型进行*物虚拟筛选的研究，就于去年年底被生物信息与生物医学顶会IEEEBIBM2021接收；

除此之外，包括蛋白质、mRNA也有不少研究成果，例如一篇基于蛋白质序列预测蛋白质间相互作用的多模态预训练模型就入选MLCB的Spotlight；

关于图神经网络预测分子性质的相关模型，则更是在全球性的顶会赛事上取得过数一数二的成绩。

例如，去年6月KDDCUP与OGB（OpenGraphBenchmark）联合举办了首届图神经网络大赛OGB-LSC，共有包括DeepMind、微软、蚂蚁金服等来自全球的500多个著名高校&机构参与。

其中，OGB是图神经网络的通用性能评价基准数据集，素有“图神经网络的ImageNet”之称；KDDCUP则是目前数据挖掘领域水平最高的顶尖国际赛事。

这场比赛一共分为三场，包括大规模节点分类、大规模图关系预测和化学分子图性质预测。

在化学分子图性质预测赛事中，百度螺旋桨生物计算团队取得了亚军的成绩，冠军来自MSRA和北大等高校机构联合团队，第三名则是DeepMind。

这还只是三场GNN比赛中，与生物计算相关的那场。

在同一赛事的另外两场图神经网络比赛，节点分类和图关系预测中，螺旋桨生物计算平台背后的百度飞桨框架，又接连取得了2个冠军，同样超越了DeepMind等团队。

这些模型与研究并非“纸上谈兵”，有不少成果都已经被落地。

例如，百度与斯微生物合作，针对LinearDesign的mRNA疫苗序列设计算法进行了生物实验，证明模型的关键指标超出基准序列20倍，在疫苗研发中确实有更高的实用价值；

随后百度也与*企赛诺菲签订协议，将LinearDesign用于优化mRNA疫苗的设计研发。

至于更早的研究LinearFold开源算法，则已经被上百家企业用于疫苗设计研究中。

种种迹象都在表明，百度进军生物计算并非一日之谈。

恰恰相反，这项发表在Nature子刊上的研究，正是它在生物计算方面布*了很多年的成果力证。

百度走的生物科技这条路，其道不孤。

放到整个更大的计算生物领域来看，不止是百度，这几年的国内外科技公司，包括腾讯、阿里、英特尔、三星、谷歌母公司Alphabet等，其实都在加大布*。

这也与当前所处的科技生长态势有关——生物领域的发展，恰好赶上了数据***的时代，以及AI对过去研究方式的变革。

从技术应用来看，典型代表之一就是AI+新*研发。

数据驱动导向的深度学习技术，给传统的新*研发带来了大量的潜力。

制*领域有一个知名的反摩尔定律：每隔9年，投资10亿美元产出的上市新*就减少一半。更为常见的是，首创*物（First-in-Class）占获批新*总数量不足一半。

相比之下，利用AI则能在包括用ADMET来做性质预测以筛选*物等在内的步骤中，节省大量的人力和物力，包括辉瑞、阿斯利康等传统*企，也开始纷纷增加AI研发投入、或是寻求与AI公司进行合作。

而AI+新*研发，还只是生物科技爆发中的一小部分技术应用。

放大到整个行业来看，科技对生物领域的促进，本身就正在成为不可抵挡的趋势之一。

此前量子位智库发布的“2021十大前沿科技趋势”中，与生物相关的技术突破就占据了接近一半：

除了利用AI助力新*研发以外，还有CRISPR基因编辑、侵入式脑机接口的落地应用、利用AI预测蛋白质结构的模型AlphaFold2。

从产业来看，像百度这样的AI公司重仓研究，反过来又说明了AI给生物科技领域带来的潜力和价值。

2018年开始，百度就研发RNA二级结构预测等算法，到后来李彦宏亲自创立百图生科公司，再到与传统*企赛诺菲等合作进行算法研究落地；

李彦宏也不止一次强调过自己对这一领域的看好：

依靠生物计算引擎，能够有效利用大量的生物数据，把*物发现的“大海捞针”变成“按图索骥”。

不止百度。春江水暖总是技术公司先知。

谷歌母公司Alphabet就在不久前，宣布成立一家新公司IsomorphicLaboratories，研究如何将AlphaFold2在AI+新*研发方向的能力进行商业化落地。

OpenAI也在尝试利用AI模型，训练出能够诊断疾病和预测复杂蛋白质结构等能力的复杂系统……

AI+生物科技，正在成为产业界落地趋势的一种新“共识”。

21世纪是生物的世纪。诚不我欺？

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-021-00438-4

GitHub链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/tree/dev/apps/pretrained_compound/ChemRL/GEM

参考链接：[1]https://moleculenet.org/datasets-1[2]https://paddlehelix.baidu.com/[3]https://www.nature.com/articles/549445a

—完—

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三维设计化学2019和2020区别大吗可以通用吗

分每一个课时都有单独讲解先是基础知识概念的总结挺好的然后是普通的经典习题再是难度高的高考或奥赛题。总之很好的一本书本人新高二我高一用过如果全掌握本书估计150的卷子可以拿140+吧

如何在教案中体现从三维目标过渡到核心来自素养？谢谢。不用解释什360问答么是三

“双基”、三维目标、核心素养有怎样的关系？张绪培（***教育学副长、***督学）：在三维目标基础上提出核心素养，这是对三维目标的发展和深化。核心素养更直指教育的真实目的，那就是育人。核心素养具有***特色，包括了能力、品格。核心素养的提出，对教学下一步的发展，有了更明确的指向。崔允漷（华东师范大学课程与教学研究所所长）：21世纪的到来，每一个***、国际组织都在思考到底要培养什么样的人的问题。教育部《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》提出的核心素养体系，就是希望在基础教育阶段把***的教育方针具体化，系统地描述出小学生、初中生、高中生的毕业形象，为进一步的课程设计提供方向或路径。现在基本上把学生发展核心素养确定为9个素养、23个基本要点、70个关键表现。接下来就是根据这样的框架，进一步设计不同阶段的课程标准，老师、学校基于课程标准的来设计教学、命题、作业、考试。这是一个很庞大的体系，也是我们今后努力的方向。三维目标和核心素养是怎样的关系？简单地说，我们的传统是比较重视“双基”，即基础知识与基本技能，后来觉得“双基”不完整，提出三维目标。从“双基”到三维目标，再到核心素养，这是从教书走向育人这一过程的不同阶段。用简单的比喻来说，落实“双基”是课程目标1.0版，三维目标是2.0版，核心素养就是3.0版。最近，教育部组建了260多位专家，修订普通高中课程标准，就是以学科核心素养为纲，编制课程标准，包括学业质量的标准，当然，也包括基于课程标准的教学与评价。各个学科的核心素养，如何转化为学生的素质？张绪培：我们现在研究各个学科的核心素养，就是要通过学科核心素养的落实转化为学生的素质。一个人的素质是经过一门一门学科的教学去实现的，而不是简单地增加一些“蹦蹦跳跳”的内容。因此，素质教育反映在整个学校的教育教学之中，反映在课程中、教学中、课堂中、活动中，反映在学校的显性和隐性的文化中。有人说，什么是素质？当你把在学校学的知识都忘掉的时候，剩下的就是素质。今天孩子在课堂里学化学，不是让他成为化学家，因为这毕竟是极个别人的事。我们关注的是，毕业以后，作为一个公民，学过化学和没学过化学有什么差异？化学能留给他终身受用的东西是什么？这就是核心素养。这次制定课程方案的时候，学科专家做的第一件事情就是思考：这门学科在孩子身上能够产生哪些变化？对孩子的素养有哪些贡献？后来就简称为“学科核心素养”。并且以此为纲，选择教育内容，确定教学要求。教育目标一定要从追求分数转到育人为本，转到立德树人。当追求一个共同特征核心素养的时候，怎么样考虑到为不同的人提供素质教育？张绪培：这次的高中课程方案修订有两个主题，其一，就是核心素养，解决学什么、怎么学的问题。其二，就是如何实现共同基础上的差异发展，这也是我们这次年的主题——为孩子寻找适合的教育。因此一个大的方向，就是如何把对全体学生都做要求的必修内容减下来，同时，把选修课的内容增加上去。也就是说，为不同发展方向的孩子提供更多的发展机，给孩子更多选择的余地。在这个方案修订之前，有一个课题是专门研究高中是干什么的。最后研究的结果告诉我们：高中是一个特殊的阶段，有很多***并不把高中纳入到基础教育，而把它作为一个特殊阶段。特殊在哪里呢？第一，18岁，正好由少年向**过渡，是价值观、人生观、世界观形成的关键时期。第二，是开始分化逐步形成性向的阶段。我们需要引导孩子发现自己适合干什么，能够干什么，想干什么，让孩子找到自己的潜能在哪里？是什么？因此，高中课程应具有更大的弹性。在这方面，我们做了一些努力，但从目前情况来看，弹性还显得比较小。崔允漷：我讲两个数字，一个是我们2003年普通高中课程方案必修学分是116分，现在新修订的课程方案必修学分是88分。其实高考3+3，也是为学生提供适合的教育奠定的框架。后边这个3，在上海的高考方案中就有20种组合，而原来只有文科、理科两种组合。高中阶段最核心的或主要的矛盾就是共同和分化的矛盾，这也是此次高中课程方案修订要考虑的重要问题。到底什么是核心素养？世界各国可能用词不一样，如OECD用胜任力，***用21世纪技能，***用能力等，但回答的问题是一样的，都是在回答“培养什么样的人才能让他顺利地在21世纪生存、生活与发展”的问题。我们在研究世界各国及相关国际组织关于核心素养的定义的基础上，明确界定核心素养是个体在知识经济、信息化时代面对复杂的、不确定性的现实生活情境时，运用所学的知识、观念、思想、方法，解决真实的问题所表现出来的关键能力与必备品格。这不是我们通常所说的解题能力，也不是指能做某一件生活小事，而是个体在未来面对不确定的情境中所表现出来的真实问题解决能力与必备品格，它是通过系统的学习而习得的，是关键的、共同的素养，具有连续性与阶段性。什么叫核心？核心是相对外围而言的，有两层意思：一是关键，是指个体在21世纪生存、生活、工作、就业最关键的素养。二是共同，是指课程设计所面对的某一群体所需要的共同素养。“双基”、三维目标、核心素养都是一个整体，是育人目标、学科育人价值在不同教育阶段的具体体现。但是，当我们设计课程的时候，需要将上述的育人目标进行分解，需要具体化，尽管这一过程失去一些教育功能，但为了课程的设计、教学与评价，这种功能的丧失是不得已的事情，是课程设计、教学与评价必须付出的代价。否则，“双基”、三维目标与核心素养就没有落实或培养的路径或层次，就成为口号。将课程目标定位在核心素养上，教师、校长、课程设计人员面临最大的挑战在哪里？第一，需要我们的关注发生转向，即如何从关注知识点的落实转向到素养的养成？如何从关注“教什么”转向到关注学生学什么？第二，需要我们的课程观发生转变，重新认识课程的经典问题。我们需要更多地思考如何让知识成为素养，让知识变成智慧，也就是说，只有能成为素养或智慧的知识才有力量。在这样的背景下讨论核心素养，讨论如何编制基于核心素养的课程，老师如何开展基于素养的教学，校长如何提升自己的课程领导力，开发基于核心素养的课程，具有重要的理论意义与现实价值。袁振国（***教育学副长、华东师范大学教授）：我有三点认识：第一，核心素养概念的提出是社发展的要求，这种要求并不是今天开始的，进入信息化以后这种要求越来越重要，每一次教育改革都在探索怎么给孩子们最好的教育。什么是核心素养？其实，不必执著于对这个问题有一个明确标准的答案，对核心素养理解是一个不断加深认识的过程。事实上，现在教育课程标准中做了大量的努力，新的课程标准一定得到新发展。第二，核心素养不是一个抽象的概念。核心素养的培养和教学的变革是紧密联系在一起的。培养学生学习的能力，培养能够把知识加以综合化、解决问题的能力。在知识化能力的关系上，实现从把知识作为手段到把知识作为一种工具转变。第三，教育工作是一个不断收缩拓展、收缩拓展的过程，从广义社教学到学校教育，现在又同社教育紧密结合在一起，着力点在“育人”。

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以上是波谱成像中几个基本概念。在具体使用波谱成像技术时对于参数界面每个参数的理解也是用好波谱成像技术的必要基础。接下来和大家解读一下波谱成像参数界面的几个重要参数。

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